Naujasis rizikos draudimo fondas pasikliauja anonimine koduotojų armija, kad uždirbtų pelną

Rizikos draudimo fondas Sunumeruosite yra neįprastai daug darbuotojų, palyginti su konkurentais, ir gali pasigirti daugiau nei 7500 kūrėjų. Tačiau labiausiai neįprasta yra tai, kad tie darbuotojai gali būti visiškai anonimiški.

Kaip „TechCrunch“ praneša , San Francisko startuolis siunčia užšifruotus prekybos duomenis programuotojams, kurie užsiregistravo dirbti. Kiekvienas iš jų kuria skirtingus mašininio mokymosi metodus, kad pagal duomenis sudarytų prognozes, tada siunčia prognozes atgal į Numerai. Jei jie naudingi, duomenų mokslininkas gauna atlyginimą Bitcoin.

Tai skamba kaip madingų žodžių kupina karštligiška rizikos kapitalisto svajonė. Tačiau po metų prekybos jos įkūrėjas Richardas Craibas sako, kad ji uždirba pinigus. O bendrovė neseniai užbaigė finansavimo etapą, užsitikrindama 6 milijonus dolerių, o tai bent jau rodo, kad investuotojai mano, kad svajonė turi kojas.

Richardas Craibas

Algoritmai tikrai nėra nauja rizikos draudimo fondų idėja, o „Numerai“ ne vienas naudoja dirbtinį intelektą savo verslui. Mašininio mokymosi metodai gali susilpnėti dėl papildomų duomenų, kurių žmonės niekada neturės laiko apdoroti, o įprasti algoritmai negali suprasti. Jie gali būti naudojami, pavyzdžiui, naujienų ir socialinės žiniasklaidos įžvalgoms gauti, taip pat nestruktūrizuotų duomenų tendencijoms nustatyti.

Iš tiesų, daugelis rizikos draudimo fondų daug investuoja į AI. Ir galbūt dėl ​​geros priežasties: pramonė turi patekti į ugnį šiemet nuo daugybė vakarėlių už tai, kad kaina buvo per didelė, o našumas yra prastas. Tačiau nors ir atrodo gera idėja, kad mašina išmoktų pastebėti tendencijas, belieka pamatyti, kaip tokios sistemos veiks ilgainiui. Pavyzdžiui, dirbtinio intelekto sistemos gali būti jautrios neapibrėžtumui ir triukšmui – tai pernelyg įprasta finansų rinkose.

Numerai situacija taip pat kelia tam tikrų unikalių klausimų. Pavyzdžiui, darbuotojų anonimiškumas reiškia, kad neįmanoma pasakyti, ar „Numeruose“ dirbantys duomenų mokslininkai taip pat gali būti susiję su kitomis įmonėmis ir institucijomis, kurios kelia interesų konfliktą. ir, kaip Laidinis Pastabos, Įmonės naudojamas šifravimas yra subtilus greičio ir saugumo balansavimo veiksmas, su kuriuo ji turės elgtis atsargiai.

Vis dėlto tai įdomus požiūris pramonėje, kuriai reikia šūvio į ranką. Galbūt Volstrytas netrukus taip pat turės savo anoniminių duomenų mokslininkų armiją.

(Skaityti daugiau: TechCrunch , Laidinis , Finansiniai laikai , „Krauksi už dolerius“, ar dirbtinio intelekto veikiantys rizikos draudimo fondai pergudraus rinką? ')

paslėpti